¿Es posible obtener estimaciones confiables del porcentaje de anemia y retraso en el crecimiento en niños menores de cinco años en los distritos más pobres del Perú?
DOI:
https://doi.org/10.21678/apuntes.95.1811Palabras clave:
Anemia en niños, retraso en el crecimiento de niños, desnutrición infantil, Estimador Directo, autocorrelación espacial, Modelo de Fay-Herriot, Modelo de Fay-Herriot EspacialResumen
En este artículo, obtenemos predicciones confiables del porcentaje de niños con anemia y el porcentaje de niños con retraso del crecimiento por distrito en el Perú, utilizando los datos de la Endes del año 2019 y del censo nacional realizado el año 2017, en los distritos donde el tamaño de la muestra no es suficiente para implementar una estimación directa, y en los distritos no muestreados. Como el objetivo principal de las encuestas nacionales es describir el estado de la población (por ejemplo, la salud, el estado de empleo y desempleo, gastos familiares, educación, etc.), uno de los problemas más comunes de las encuestas nacionales es que estas son generalmente planeadas de tal forma que tengan una buena representación solamente a nivel nacional, nacional urbano, nacional rural o región natural. Por tal motivo, la inferencia a niveles más desagregados, como a nivel distrital o provincial, no es confiable por tener muestras pequeñas a estos niveles. Es decir, hay muchos distritos que no fueron incluidos en la muestra o no cuentan con suficientes observaciones para realizar estimaciones adecuadas al nivel provincial y distrital utilizando estimadores directos. En este trabajo, presentamos y aplicamos el modelo de Fay-Herriot espacial (Pratesi & Salvati, 2006) para obtener estimaciones robustas de la prevalencia de anemia y de retraso en el crecimiento en la niñez en los distritos del Perú donde no se tiene observaciones o estas son pocas para poder hacer inferencia. Este tipo de modelos usa la información global del censo y la combina con la información local y espacial de la Endes para obtener estimadores fiables de las variables de interés.
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Derechos de autor 2023 Anna Sikov, José Javier Cerda Hernández, Marcial Eduardo Haro Abanto

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